基于三维点云商品过度包装检测中的关键方法研究

摘要

商品过度包装屡禁不止，而目前质量监督部门采用手工测量加经验评估和计算推理等传统手段已不能满足日常检验的需要。另一方面，计算机视觉经过多年蓬勃发展，在立体测量、逆向工程及其他领域得到广泛应用。针对目前过度包装检测难的现状，通过对计算机视觉的若干关键问题研究，本文设计并实现了一种基于立体视觉的商品过度包装检测系统，以先进、可信的技术手段解决商品过度包装检测中点云的形成、转换和空间点云结构化、体积计算等问题，达到对商品过度包装的智能化检测的目的。论文完成的主要工作如下： 1、平面点云到空间点云的转换方法研究。在研究和学习计算机视觉的基础上，通过对平移、旋转、投影等操作的了解和对平面和空间中基本坐标系的理解。对比现有的转轴标定方法，实现并改进了现有的旋转平台的转轴标定方法，利用计算机识别程序对棋盘格的检测，有效的缩减了角点的检测和识别过程，减少了计算量，在标定的准确度上有了较大的提高。 2、多视角点云旋转拼接方法研究。将商品放置于旋转平台旋转一周，商品表面的点云信息以二维的形式存储在双目摄像头捕获的图像中，通过学习和研究空间重建的原理，并且建立合适的旋转台坐标系。便可以有效而准确的将整个物体的轮廓在计算机内进行还原，实现多视角点云数据拼接，从实验结果也可以看出，物体的空间重建效果良好，满足系统的要求。 3、散乱点云的结构化处理方法研究。介绍了目前比较主流的三维点云结构化方法，例如基于德劳内的逐点插入法和基于凸包的Graham扫描算法，通过对上述算法的学习和分析。提出并改进了Graham扫描算法的点云结构化方法。通过对三种方法的比较和分析，得出改进型Graham扫描算法对点云轮廓具有更好的描述性，对数据点的约简也更加方便省时。 4、体积的计算和结果优化方法研究。详细阐述了空间点云体积计算的步骤，通过确定投影平面，并且将空间点云在垂直于投影平面的方向上进行切片并分别投影，利用上述品体积。通过实验表明，本文的体积求解方法，与现有的方法相比，有更高的准确度和更短的程序运行时间。 5、过度包装的判断。在市场中存在的商品，外形无外乎是规则体积或者异形体积，其中异形体积又分为类规则体积和需折算的异形体积，通过对空隙率计算公式的介绍，分别讲解了三种不同类型的商品的空隙率计算方法。 本文提出的基于三维点云数据的商品凸包体积求解算法能够快速的计算出待测商品及其外包装的体积，并且准确的进行空隙率的判断，通过与国家法规规定的标准进行比对，可以准确而且快速的判断商品是否过度包装。实验结果表明，检测结果完全满足质检的精度和实时性要求。

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